【摘 要】
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采用接收信号强度(RSS)方法的室内可见光定位,因受多径效应及噪声的影响,对距离估计不准确,定位精度不高。为提高定位精度,本文提出了一种采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)
【基金项目】
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国家教育部博士点基金(20132125110006)资助项目
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采用接收信号强度(RSS)方法的室内可见光定位,因受多径效应及噪声的影响,对距离估计不准确,定位精度不高。为提高定位精度,本文提出了一种采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的距离估计方法。先通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值,经过优化后的BP神经网络收敛速度快,不易限于局部最优。再利用GA-BP神经网络对收发端之间的距离进行修正,使其接近于真实距离。最后使用最小二乘法解算待定位点坐标,同时在不同定位范围和不同定位位置下,与传统RSS加权质心方法的可见光定位结果进行对比。仿真结果表明,在5 m×5 m×3 m的定位场景中,平均定位误差可以达到0.642 8 cm。与传统RSS加权质心方法相比,平均定位精度提高了约96.4%。且在不同定位范围和不同定位位置下,平均定位误差稳定在毫米级,尤其不随定位范围的扩大而扩大。有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性。
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